Perfil da ferramenta
ArcadeAI/arcade-mcp
github.com
Estrutura Python de código aberto para criar servidores MCP e as ferramentas que neles são executadas.
O que faz
ArcadeAI/arcade-mcp
arcade-mcp é uma estrutura Python para construir servidores e ferramentas Model Context Protocol, com uma API de decorador que abrange ferramentas, recursos, prompts, amostragem e elicitação. Destina-se a desenvolvedores que precisam de ferramentas MCP personalizadas, como APIs internas, provedores OAuth personalizados e integrações específicas de domínio, e funciona com qualquer cliente MCP, LLM ou estrutura de agente. É de código aberto e inclui chamadas de ferramentas autorizadas com OAuth e tratamento de segredos, além de comandos CLI para avaliação e implantação.
PreçoCódigo aberto
AvaliaçãoN/D
Favoritos0
Tags
Categorias
Um resumo ainda não foi adicionado.
FAQ
Perguntas frequentes
- O que é ArcadeAI/arcade-mcp?
- arcade-mcp é uma estrutura Python para construir servidores e ferramentas Model Context Protocol, com uma API de decorador que abrange ferramentas, recursos, prompts, amostragem e elicitação. Destina-se a desenvolvedores que precisam de ferramentas MCP personalizadas, como APIs internas, provedores OAuth personalizados e integrações específicas de domínio, e funciona com qualquer cliente MCP, LLM ou estrutura de agente. É de código aberto e inclui chamadas de ferramentas autorizadas com OAuth e tratamento de segredos, além de comandos CLI para avaliação e implantação.
- Quanto custa ArcadeAI/arcade-mcp?
- ArcadeAI/arcade-mcp usa o modelo de preço: Código aberto. Confira os planos atuais no site oficial.
- Para que serve ArcadeAI/arcade-mcp?
- ArcadeAI/arcade-mcp está listado no TolsAI nestas categorias: Código Aberto.
- Onde posso usar ArcadeAI/arcade-mcp?
- ArcadeAI/arcade-mcp está disponível no site oficial, github.com.
Explorar
Mais em Código Aberto
Um harness agêntico de código aberto para um agente de IA autoaperfeiçoável que planeja e executa tarefas que você descreve.
Um mecanismo de RAG baseado em raciocínio, sem vetores, que indexa documentos como árvores e recupera com raciocínio de LLM.
Uma biblioteca Python semelhante ao PyTorch para construir e otimizar automaticamente fluxos de trabalho de LLM, como chatbots, RAG e agentes.
Uma interface web modular para gerar imagens, vídeo e áudio com modelos de IA como Stable Diffusion, Flux e Wan.
Um guia passo a passo para projetar sistemas de IA construídos sobre LLMs, RAG e agentes de IA.
Mecanismo de pipeline de IA de código aberto para criar, depurar e implantar fluxos de trabalho de LLM e orquestração de agentes a partir da sua IDE.
Discussão
Discussão
Entre para participar da discussão
Nenhum comentário ainda. Comece a discussão.